tensorflow:: ops:: SparseMatMul

#include <math_ops.h>

行列「a」に行列「b」を乗算します。

まとめ

入力は2次元行列である必要があり、「a」の内側の次元は「b」の外側の次元と一致する必要があります。「a」と「b」はどちらもSparseTensor Tensorではなく、テンソルである必要があります。この演算は、「a」または「b」の少なくとも一方がスパースである場合(つまり、ゼロ値の割合が大きい場合)に最適化されています。あるプラットフォームでこの演算と密行列乗算を比較した場合の損益分岐点は、スパース行列のゼロ値が30%の場合でした。

この演算の勾配計算は、入力勾配がReLUから得られた場合にのみ、入力勾配のスパース性を利用します。

議論:

返品:

  • Output :積テンソル。

コンストラクターとデストラクタ

SparseMatMul (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input a, :: tensorflow::Input b)
SparseMatMul (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input a, :: tensorflow::Input b, const SparseMatMul::Attrs & attrs)

公開属性

operation
product

公的機能

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

パブリック静的関数

AIsSparse (bool x)
BIsSparse (bool x)
TransposeA (bool x)
TransposeB (bool x)

構造

tensorflow:: ops:: SparseMatMul:: Attrs

SparseMatMulのオプション属性セッター。

公開属性

手術

Operation operation

製品

::tensorflow::Output product

公的機能

SparseMatMul

 SparseMatMul(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input a,
  ::tensorflow::Input b
)

SparseMatMul

 SparseMatMul(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input a,
  ::tensorflow::Input b,
  const SparseMatMul::Attrs & attrs
)

ノード

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output

 operator::tensorflow::Output() const 

パブリック静的関数

AIsSparse

Attrs AIsSparse(
  bool x
)

BIsSparse

Attrs BIsSparse(
  bool x
)

TransposeA

Attrs TransposeA(
  bool x
)

TransposeB

Attrs TransposeB(
  bool x
)